Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Jenkins, популярная программная система с открытым исходным кодом, уведомила всех о критической уязвимости в веб-сервере Jetty, которая может привести к повреждению памяти и раскрытию конфиденциальной информации.

Отслеживаемая под идентификатором CVE-2019-17638 брешь получила 9,4 балла из 10 по шкале CVSS. Она затрагивает Eclipse Jetty версий 9.4.27.v20200227-9.4.29.v20200521.

«Существующая уязвимость позволяет не прошедшим аутентификацию злоумышленникам получить заголовки HTTP. Таким образом, в руки атакующих может попасть конфиденциальная информация, отправленная другому пользователю», — объясняют разработчики в официальном заявлении.

Проблема безопасности, затрагивающая Jetty и Jenkins Core, судя по всему, появилась с выходом Jetty 9.4.27. Именно в этой версии разработчики добавили механизм для обработки больших HTTP-заголовков, чтобы пресечь переполнение буфера.

Однако вместо переполнения буфера авторы софта столкнулись с другой распространённой проблемой — повреждение памяти и раскрытие информации. После анализа уязвимости разработчики выпустили Jetty 9.4.30.v20200611, в которой данная брешь уже отсутствует.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru